基于局部核函数与全局核函数支持向量回归优化小样本QSAR建模

文献类型： 中文期刊

第一作者： 谭泗桥

作者： 谭泗桥;袁哲明;柏连阳;谭显胜;熊洁仪

作者机构：

关键词： 支持向量机;小样本;定量构效关系;组合预测

期刊名称： 分子科学学报

ISSN： 1000-9035

年卷期： 2009 年 25 卷 03 期

页码： 158-162

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为提高小样本定量构效关系(QSAR)预测精度,基于支持向量机全局核函数与局部核函数提出了一种新的建模方法:先依不同核函数筛选描述符,再依保留描述符构建支持向量机回归(SVR)子模型.子模型预测活性值与实验值组成混合样本.以均方误差(MSE)最小为原则,对混合样本再次基于SVR实施核函数寻优与子模型筛选,基于最优核函数和保留子模型以留一法完成预测.对2个小样本体系的QSAR研究表明,该方法兼具局部核函数和全局核函数的优点,既有较强的学习能力,又有较好的推广能力,预测精度高,稳定性好.

分类号： O212

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